torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载的代码: model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 当需要为预测保存一个模型的时候,只需要保存训练模型的可学习参数即可。采用 torch.save() 来保存模型的状态字典的做法可以更方便加载模型,这也是推荐这...
torch.save(model.state_dict(),PATH) 加载: model=TheModelClass(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.eval() 在保存模型进行推理时,只需保存经过训练的模型的学习参数即可。使用 torch.save() 函数 保存模型的 state_dict 将为以后恢复模型提供最大的灵活性,这就是为什么推荐使用...
torch.save:将序列化的对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle进行序列化。使用此功能可以保存各种对象的模型,tensor和dict。 torch.load:使用pickle 的unpickling将目标文件反序列化到内存中。该功能也能够将数据加载到某个设备(Saving & Loading Model Across Devices) torch.nn.Module.load_state_dict:使用反序列...
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) the_model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 然而这种方法只会保存模型的参数,并不会保存Epoch、optimizer、weight之类。我们需要自己导入模型的结构信息。 方法二: 保存 torch.save(the_model, PATH) 恢复 the_model = torch.load(PATH) 一个相对完整的例子 ...
torch.save(net.state_dict(),PATH) model_dict = model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.state_dict函数会以有序字典OrderedDict形式返回模型训练过程中学习的权重weight和偏置bias参数,只有带有可学习参数的层(卷积层、全连接层等),以及注册的缓存(batchnorm的运行平均值)在state_dict 中才有记录。以下...
torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载 model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 当保存好模型用来推断的时候,只需要保存模型学习到的参数,使用torch.save()函数来保存模型state_dict,它会给模型恢复提供 最大的灵活性,这就是为什么要推荐它来...
-保存模型参数:torch.save(net.state_dict(),path),net.load_state_dict(torch.load(path))第一种...
Saving & Loading Model for Inference Save/Load state_dict (Recommended) Save: torch.save(model.state_dict(), PATH) Load: model = TheMode
实际上，mymodel.save()和mymodel.load()方法只是封装了torch.save()、torch.load和torch.load_state_dict()三个基础函数。首先，我们来看一下mymodel.save()的定义：def save(self, model_path, weights_only=False):mymodel对象的save()方法通过torch.save()实现模型存储。需要注意的是参数weights...
torch.save(model.state_dict(), PATH) 1. 加载的代码: model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.eval() 1. 2. 3. 当需要为预测保存一个模型的时候,只需要保存训练模型的可学习参数即可。采用 torch.save() 来保存模型的状态字典的做法可以更方便加载...